找了一張hadoop十年的生態發展圖：
apache spark是乙個開源簇運算框架，最初是由加州大學柏克萊分校amplab所開發。相對於hadoop的mapreduce會在執行完工作後將中介資料存放到磁碟中，spark使用了記憶體內運算技術，能在資料尚未寫入硬碟時即在記憶體內分析運算。spark在記憶體內執行程式的運算速度能做到比hadoop mapreduce的運算速度快上100倍，即便是執行程式於硬碟時，spark也能快上10倍速度。spark允許使用者將資料載入至簇記憶體，並多次對其進行查詢，非常適合用於[機器學習]。
使用spark需要搭配簇管理員和分布式儲存系統。spark支援獨立模式（本地spark簇）、hadoop yarn或apache mesos的簇管理。 在分布式儲存方面，spark可以和hdfs、 cassandra、openstack swift和amazon s3等介面搭載。 spark也支援偽分布式（pseudo-distributed）本地模式，不過通常只用於開發或測試時以本機檔案系統取代分布式儲存系統。在這樣的情況下，spark僅在一台機器上使用每個cpu核心執行程式。
spark作為hadoop生態中重要的一員，其發展速度堪稱恐怖，不過其作為乙個完整的技術棧，在技術和環境的雙重刺激下，得到如此多的關注也是有依據的。核心在於記憶體計算模型代替hadoop生態的mapreduce離線計算模型，用更加豐富transformation和action運算元來替代map,reduce兩種運算元。
說起hadoop，可能第乙個想到的就是mapreduce，mapreduce是hadoop的核心，但不是全部，hadoop早已經不是某個離線批處理框架了，而是代表了整個hadoop生態系統，從頁首的圖可以看到spark只是整個hadoop生態系統的一部分。spark僅僅能夠代替hadoop的mapreduce框架做記憶體計算。無論是互動式查詢還是實時流處理資料均**與hadoop生態的元件：hbase,hive，hdfs,kafka...所以說spark與hadoop是密不可分的。
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